论文部分内容阅读
人工智能已覆盖诸多领域,尤其是在图像处理领域的应用已经十分成熟。作为深度学习典型算法的卷积神经网络在图像处理领域大放异彩,长久以来一直是学术界研究的热点。文章给出了图像处理的概念,简述了卷积神经网络及其在图像处理中所用到的几种典型模型,最后浅谈智能图像处理的未来发展趋势。
深度学习技术在智能图像处理中的应用研究
【摘 要】
：
人工智能已覆盖诸多领域,尤其是在图像处理领域的应用已经十分成熟。作为深度学习典型算法的卷积神经网络在图像处理领域大放异彩,长久以来一直是学术界研究的热点。文章给出了图像处理的概念,简述了卷积神经网络及其在图像处理中所用到的几种典型模型,最后浅谈智能图像处理的未来发展趋势。
【机 构】
：
南宁师范大学物理与电子学院,广西理工职业技术学校,南宁师范大学环境与生命科学学院
【出 处】
：
现代信息科技
【发表日期】
：
2021年10期
其他文献
就业是事关民生和社会稳定的一个重要因素。2020年受新冠肺炎疫情影响,网络求职成了就业的主要渠道,但根据求职者条件和求职意向,从网上纷繁复杂的招聘信息中快速准确地找到适合的信息显得异常困难。因此,文章利用爬虫技术对招聘网站的海量数据进行收集、清洗整理,通过最小二乘法回归分析建立了学历、经验及薪资等因素的关系,并进行系列可视化加以印证。帮助毕业生能够更好地发现最适合的就业信息。
基于K-means算法提出了用于砝码无人化检定的检定顺序调度规划方案。通过K-means算法、曼哈顿距离模型等技术,实现堆叠砝码提手检定顺序调度规划,形成专用的堆叠砝码检定顺序调度方法。实验模拟搭建不同状态3×3×2堆叠砝码验证调度算法效果,结果表明:基于K-means算法的堆叠砝码检定顺序调度规划方法可有效提高砝码检定效率,算法计算时间小于50 ms,平均单个砝码检定时间减少2.7 s。
互联网化的核心和本质实际上是数据化,而“互联网+税务”则是要依托互联网平台构建一种新的税务服务业态。基于此,文章提出了一种新的基于“互联网+税务”大数据环境下的分布式税务信息化架构方案,主要给出了系统设计的分布式架构和数据库读写分离的方案,以在税务信息化系统硬件资源有限的条件下,更好地满足大数据、大并发应用下税务数据同步、业务模块拓展等需求。
依据GB 30981-2020、GB/T38597-2020及《重污染天气重点行业应急减排措施制定技术指南(2020年修订版)》,分析了工程机械用普通溶剂型涂料、高固体分溶剂型涂料、水性涂料在不同情况下VOC应满足的限值要求;从物料采购、设备投入、工艺能耗方面讨论了对上述3种涂料综合成本计算时需要考虑的具体条件和因素,并对3种涂料在物料成本、工艺成本、环保等方面的优劣势进行定性比较.
闪烈黄具有高彩度、高颜基比、低遮盖力等特性,在导入时出现了一些典型问题:在D65/10光源和A/10光源下同色异谱明显,再涂附着力不佳导致再涂涂层脱落,内装漆薄、流挂施工困难.针对这3个问题,系统分析了产生原因,并分别提出了针对性措施.综合调整涂料配方和施工参数后,不良问题消除,且施工品质稳定.
为了解决有色量测噪声下的多目标跟踪问题,文章提出一种带有色量测噪声的泊松多伯努利混合滤波器。通过采用量测差分和状态增广方法,所提滤波器将带有色量测噪声的状态估计问题转化成带白量测噪声的状态估计问题。首先给出所提滤波器更新等式的推导过程,然后给出伪量测产生方法,最后用仿真结果表明所提滤波器的优越性。
针对一次水性免中涂工艺中出现的面漆颗粒和漆泡问题,对其产生真因进行了分析,同时分享了问题解决过程.强调在工艺设计过程中,工艺的选择不仅要满足材料本身的性能要求,同时还要考虑中间材料对后序工序的影响,在借鉴工艺的同时,对材料的性能也需要借鉴和验证.
在当今的现代化建设中,科技管理信息系统存在业务体系缺乏规范化管理,业务数据库不够完善,业务流程不够健全等一系列问题。为此,文章在MVC模式与SSH框架的技术支撑下,开发出一套高效便捷的科技管理信息系统。经实际操作得出,该系统能够实现科技项目申报、审批、立项、管理以及验收等环节高效的系统化管理,提升了地区的科技管理行政效能,推动了国家科技项目管理系统的进一步发展,具有重要的现实意义。
矿井透水事故破坏性极强,有必要对矿井透水淹没进行仿真分析及机理研究。文章利用三维可视化平台实现了巷道网络拓扑建立和三维建模,并实现了对透水事故的仿真分析及三维可视化。通过透水点分析实现了在三维场景中指定透水点及透水速度信息,推演淹没所有巷道需要的总时间和总水量;通过水位点分析实现了在三维场景中标注已知被淹没的巷道位置和水位,推演模拟出未知巷道的淹没情况,从而发现井下生存空间,为救援方案提供决策依据。
针对靶场返回舱自动识别与跟踪的需求,采用YOLOv5神经网络进行自动识别的技术方案。为解决返回舱数据集较少的问题,采用Mosaic数据增强的方法,不仅增加了数据集数量,而且提高了网络的鲁棒性。针对返回舱目标较小的问题,提出以特征明显、目标较大的降落伞作为主要识别对象,返回舱本体为次要识别对象,对二者同时进行识别。通过数据集的建立、训练和测试,最终得出实验结论:在不同环境、不同光线条件下的降落伞和返